Impact of C-LEG on mobility, satisfaction and quality of life in a multicenter cohort of femoral amputees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In some countries, the microprocessor-controlled C-LEG knee joint is reimbursed by the national health insurance for transfemoral amputees under certain conditions. However, whether users really benefit from such a technology in their daily life is unknown. OBJECTIVE: To observe the performance of active C-LEG users in terms of locomotor ability and activities, satisfaction and quality of life after 6 months of wearing the prosthesis in real-life conditions. METHODS: This multicenter observational study investigated locomotor ability [Locomotor Capability Index 5 (LCI-5)], satisfaction [Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Device 2.0 (QUEST 2.0)] and quality of life [Medical Outcomes Study Short Form 36 (SF-36)] at the beginning (T0) and end (T1) of the C-LEG test period and at 6 months (T2) after the confirmed prescription of the C-LEG. Information was also collected on the use of walking aids, daily wear of the prosthesis, falls and adverse events. RESULTS: We enrolled 102 participants; 81 were assessed at T1 (62 had a previous prosthesis) and 56 were followed up after 6 months (45 had a previous prosthesis). For participants who had previously been fitted with a prosthetic knee, which was mechanical in almost all cases, as compared with baseline, the use of C-LEG significantly improved locomotor ability (LCI-5 52.6 vs. 46.7, P<0.001), satisfaction (QUEST score 4.6 vs. 3.7, P<0.001) and physical quality of life (SF-36 physical component summary score 51.1 vs. 45.3, P<0.001). In addition, daily use of the prosthesis was higher and use of walking aids and frequency of falls were lower as compared with the previous period. CONCLUSIONS: Active transfemoral amputees with prescription of the C-LEG knee joint showed improved function, satisfaction and physical quality of life after 6 months of wear as compared with their previous prosthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».